Departamento de Computación

El uso del correo electrónico como medio de comunicación y transmisión de información va en aumento debido a su eficiencia y facilidad de uso. Desafortunadamente, por estas mismas características es utilizado para enviar correos masivos no solicitados (SPAM). Los índices de correo SPAM van en aumento, y por ello son necesarias técnicas y métodos para abatir este problema. Esta tesis presenta el desarrollo de un filtro inteligente para la detección y eliminación de correo SPAM. Este filtro esta construido por un conjunto de reglas deterministas y heurísticas así como un análisis estadístico. Las reglas deterministas rechazan correos cuyo emisor ha sido previamente identificado como fuente de correo SPAM. Pero aceptan inmediatamente correos cuya fuente ha sido validada por el usuario. Las reglas heurísticas analizan el tema y cuerpo de un mensaje mediante la identificación de palabras frases consideradas como características de correo SPAM. Finalmente, el análisis estadístico, basado en el teorema de Bayes, calcula la probabilidad de que las frases de cierto tamaño de un cierto mensaje pertenezcan a un mensaje tipo SPAM. Posteriormente se realiza un cálculo de probabilidad de que el correo sea SPAM. El filtro propuesto identifica y elimina correctamente la mayoría del correo SPAM. Además es adaptable. La actualización se logra con la información de mensajes SPAM y no SPAM. Los porcentajes de detección mejoraron en un intervalo de 1 % a 4 % respecto a los sistemas actuales que filtran el 95 % de correo SPAM. Todo esto se logra por la combinación de las reglas deterministas, las heurísticas y por el análisis estadístico. Palabras clave: correo electrónico, SPAM, reglas deterministas y heurísticas, filtro probabilístico.